基于逆序与对偶组合算子的小生境遗传算法

在逆序算子和对偶算子的性能研究基础之上,设计了逆序与对偶组合遗传算子,增强了局部搜索性能．通过引入共享机制小生境技术,并且采用自适应策略,对种群的多样性进行有效保护。构造了一种基于逆序与对偶组合算子的小生境遗传算法,较好地解决了局部搜索与全局搜索之间的矛盾,保证了算法的全局收敛性．算例测试表明该算法具有较强的整体寻优能力．     

一种基于阈值对偶算子的优化组合遗传算法

针对遗传算法局部搜索能力差的问题,模拟生物基因的对偶性,本文提出的阈值对偶算子,与对偶算子的性能相比较,既改善了遗传算法的局部搜索性能,又减小了对种群多样性的影响,与具有良好全局搜索性能的遗传算子组合,构造了一种基于阈值对偶算子的优化组合遗传算法.从理论上证明了算法的收敛性,实验结果表明,该算法具有更好的寻优能力,对应用串型编码的遗传算法解决优化问题具有很好的借鉴意义,阈值可根据求解问题特征和局部搜索强度而设定.     

运用变异算子随机搜索求解全局优化问题

通过改进遗传算法,提出一种求解全局优化问题的变异基随机搜索方法．该法以变异算子作为唯一的遗传算子,利用生物变异原理进行局部搜索,同时为使算法具有一定的全局搜索性能引入随机初始化技术．它具有较强的局部搜索能力,可在有限时间内取得较好解．仿真实验证明,本算法在求解全局优化问题上的有效性,并表明其局部收敛能力与求解结果均优于传统遗传算法．     

基于万有引力思想的遗传算子

借鉴万有引力搜索算法和局部搜索思想,对遗传算法中的算术交叉和非均匀变异算子进行了改进,将万有引力搜索和混沌搜索引入新算子.新算子能够充分利用最优个体信息,兼具有全局搜索与局部搜索性能.仿真实验表明,新算子不但加快了算法的收敛速度,而且提高了求解精度.     

改进遗传算法在水文模型参数优选中的应用

为改善传统水文模型参数优选算法的性能,针对遗传算法的寻优效果明显依赖于模型参数的初始变化区间的大小,并且局部搜索能力较差、可能会出现过早收敛等问题,在遗传算法中加入局部搜索算子和加速算子,并引入了生物学中的小生境概念,提出了基于小生境技术的混合加速遗传算法(HAGA).该算法在广西合浦水库流域的洪水预报中得到成功应用.结果表明:基于小生境技术的混合加速遗传算法不仅有较好的全局优化性能而且精度较高,是一种既可以较大概率搜索全局最优解,又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法.     

趋优算子和Levy Flight混合的粒子群优化算法

针对Levy Flight粒子群优化算法（LFPSO）普适性不强和搜索效率不高等问题,提出了一种改进的LFPSO算法（ILFPSO）,即趋优算子与Levy Flight混合的粒子群优化算法。首先,对Levy Flight进行改进,防止产生无效解,得到改进的Levy Flight;然后,将既有一定全局搜索能力又有较强局部搜索能力的趋优算子与改进的Levy Flight有机融合,以便更好地平衡算法的全局和局部搜索能力;最后,对速度边界动态调整,有利于搜索前期找到全局最优点和搜索后期找到局部最优解。28个benchmark函数优化仿真结果表明,与4种最先进的PSO改进算法LFPSO、ELPSO、SRPSO和RLPSO相比,ILFPSO更具有竞争性的优化性能、更好的普适性和更快的运行速度。     

求解函数优化问题的混合进化规划算法

提出一种混合进化规划算法,将进化规划与免疫进化中的克隆扩增相结合.该算法一方面用自适应变异步长的进化规划来有效地控制种群的整体进化,以在全局范围内进行搜索;另一方面,对于当前代中最优个体本身,利用免疫进化中的克隆扩增算子,来进行小邻域的局部细搜,从而形成两层领域搜索机制,以保证全局和局部搜索能力.仿真结果表明,该算法收敛速度快,搜索精确度高,并具有良好的全局搜索能力.     

基于精英保留策略与爆炸算子的改进遗传算法

针对标准遗传算法(standard genetic algorithm,SGA)应用于数值优化存在收敛缓慢、易陷入局部优解和精度低等问题,提出一种具有爆炸算子的改进遗传算法(FGA)。引入爆炸算子(fire algorithm,FA),通过局部最优解集爆炸产生新个体以弥补SGA算法寻优过程中种群多样性不足的缺陷, 从而提高算法在解析域的全局搜索能力;加入精英保留策略使每代中的最优个体都能得以保留,避免交叉和变异操作遗失全局最优解。为验证算法的优化性能,选用4个经典测试函数对SGA与FGA这2种算法的优化性能进行对比,算例结果表明,本文所提算法具有更好的全局搜索能力、收敛性能以及计算精度。     

一种求解N皇后问题的优化组合遗传算法

基于遗传算子优化组合思想,采用二进制编码方式,选择矩阵遗传算子和布尔遗传算子组合应用对N皇后问题求解,避免了常规遗传算法的杂交率和变异率选取.从N皇后问题的约束条件角度,构造适应度评价函数,保证了算法的全局收敛性.实验结果表明,本文算法具有良好的搜索效率和求解质量,运行一次在收敛代数内可以搜索到多个解,当皇后数N较大时,搜索到解的效率越明显好于常规遗传算法.     

一种改进的混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法存在的易陷入局部最优、随着迭代次数增加种群退化的缺点,提出了一种改进的混合蛙跳算法。该算法将混合蛙跳算法中子群体内最差解根据子群内最优解和全局最优解进行更新的方式转换为最差个体根据子群内中心点和全局最优解进行更新的方式,使得最差解通过获得来自子种群内其他解的更多信息量来调整自身的状态。同时,算法在完成一次内迭代合并之后利用选择算子对整个种群进行选择更新。中值策略较好地平衡了算法的全局搜索与局部搜索能力,选择策略保持了进化过程中种群的多样性。实验结果表明:改进后的算法具有更好的优化性能。     

基于爬山算子和适应值共享的改进遗传算法

提出了一种基于爬山算子和适应值共享的改进遗传算法,将局部搜索算法与遗传算法有效结合,增强了遗传算法的搜索能力.爬山算子以黄金分割法为基础,依次对个体每一维进行优化.数值实验证明,改进后的新算法优于当前一些较好的遗传算法.新算法既有较快的收敛速度,又能以较大概率搜索到优化问题的全局最优解.     

遗传优化神经网络的一种改进算法

提出一种搜索算子．结合自适应交叉和变异算子,构成了遗传优化神经网络的一种改进算法。将这种算法用于一个算例的计算。与遗传优化BP算法相比较,发现遗传优化BP算法出现了网络瘫痪问题,改进算法则取得了较好的运算结果。     

基于下降搜索的混合遗传算法

针对基本遗传算法局部搜索能力不强的问题,提出一种将下降搜索与遗传算法相结合的混合遗传算法,其中下降搜索的优化方向利用每一代中最劣个体所包含的优化信息获得.数值计算表明,该混合算法可加速算法的收敛,具有良好的优化性能和函数适应能力.     

一种带交叉算子的改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)固有的缺点,在研究标准的粒子群优化算法理论的基础上,提出了一种带交叉因子的改进的粒子群优化算法(MPSO),以解决算法的早熟收敛问题。该算法在搜索过程中引入了交叉因子,增加了粒子的多样性,克服了标准粒子群优化算法易陷入局部极优点的不足,并且算法有较快的收敛速度。该算法有较强的收敛性,还可以引入变异算子。将改进后的算法运用常见的几个测试函数进行了寻优仿真,仿真结果验证了带交叉因子的粒子群算法的可行性和有效性。     

基于改进遗传算法的弹药运输车辆调度问题研究

建立了弹药运输车辆调度问题的数学模型,针对传统遗传算法求解该问题具有收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出了一种改进的遗传算法予以求解。在改进算法中引入一种基于信息素的遗传交叉算子,该算子能利用以信息素形式保存的全局信息,从而提高收敛速度;算法中的变异算子采用Relocation、Exchange、2-opt＊及2-opt 4种启发式搜索算法,尽可能扩大搜索范围。算例分析表明了所提改进遗传算法求解弹药运输车辆调度问题的有效性和可行性。     

离散变量结构优化的改进组合型遗传算法

对离散组合型法进行改进,提出了一种新的初始点产生办法,提高了离散组合型法的局部寻优能力.把离散组合型算法作为组合型操作算子融合到遗传算法中,构造一种新的离散变量结构优化算法-组合型遗传算法.运用模拟退火技术构造惩罚函数来改造适值函数,使算法更稳定地收敛于全局可行最优解.与基本遗传算法和组合型算法的计算结果比较证明,改进的组合型遗传算法具有局部搜索快和全局性好的双重特点,是可行且有效的离散变量结构优化设计方法.     

基于TriBA结构和改进迁徙策略的并行遗传算法

为了提高并行遗传算法解决大规模问题的寻优效率,本文基于粗粒度并行遗传算法模型,提出了一种基于TriBA结构和改进迁徙策略的并行遗传算法,给出了TriBA并行遗传算法的分配策略和迁徙方式,并将改进的迁徙策略引入评价算子,通过评价算子,反映当前种群的局部收敛程度,当收敛程度满足设定的评价算子时,进行迁徙操作,并使用并行计算机对基于TriBA拓扑结构和改进迁徙策略的并行遗传算法进行模拟仿真.仿真结果表明,改进后的迁徙策略的并行遗传算法的寻优效率比传统迁徙策略的并行算法效率更高.该算法有效地提高了算法的寻优速度,增强了算法的寻优稳定性.     

基于带变异算子的粒子群优化算法

提出了一种新的带变异算子的粒子群优化算法（MOPSO）．该算法通过在后期引入变异算子，有效地增强了粒子群优化（PSO）算法跳出局部最优解的能力，且使PSO算法既摆脱了后期易陷入局部最优点的束缚，又保持了其前期搜索速度快的优点．